論文の概要: AFEC: A Knowledge Graph Capturing Social Intelligence in Casual Conversations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.10850v1
• Date: Sun, 22 May 2022 15:19:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-24 17:11:15.385806
• Title: AFEC: A Knowledge Graph Capturing Social Intelligence in Casual Conversations
• Title（参考訳）: AFEC:カジュアル会話におけるソーシャルインテリジェンスをキャプチャする知識グラフ
• Authors: Yubo Xie, Junze Li, Pearl Pu
• Abstract要約: 本稿では,日々のカジュアルな会話に基づいた知識グラフであるAFECを紹介する。 この知識を包括的で意味のあるものにするために、r/CasualConversation SubRedditから大規模なコーパスをキュレーションしました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.390960543869484
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper introduces AFEC, an automatically curated knowledge graph based on people's day-to-day casual conversations. The knowledge captured in this graph bears potential for conversational systems to understand how people offer acknowledgement, consoling, and a wide range of empathetic responses in social conversations. For this body of knowledge to be comprehensive and meaningful, we curated a large-scale corpus from the r/CasualConversation SubReddit. After taking the first two turns of all conversations, we obtained 134K speaker nodes and 666K listener nodes. To demonstrate how a chatbot can converse in social settings, we built a retrieval-based chatbot and compared it with existing empathetic dialog models. Experiments show that our model is capable of generating much more diverse responses (at least 15% higher diversity scores in human evaluation), while still outperforming two out of the four baselines in terms of response quality.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,日々のカジュアルな会話に基づいた知識グラフであるAFECを紹介する。 このグラフで得られた知識は、人々が社会的な会話においてどのように認識、慰め、そして幅広い共感的な反応を提供するかを理解するための会話システムの可能性を示しています。 この知識を包括的で意味のあるものにするために、r/CasualConversation SubRedditから大規模なコーパスをキュレーションしました。 全会話の最初の2回を行ない、134Kの話者ノードと666Kのリスナーノードを得た。 チャットボットがソーシャル環境でどのように会話できるかを示すために,検索ベースのチャットボットを構築し,既存の共感対話モデルと比較した。 実験の結果、我々のモデルはより多様な応答(人間の評価において、少なくとも15%以上の多様性スコア)を生成できる一方で、応答品質の点で4つのベースラインのうち2つを上回ります。

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